Loss of the Protein‐Tyrosine Phosphatase DEP‐1/PTPRJ Drives Meningioma Cell Motility
Notice bibliographique
Résumé
DEP-1/PTPRJ is a transmembrane protein-tyrosine phosphatase which has been proposed as a suppressor of epithelial tumors. We have found loss of heterozygosity (LOH) of the PTPRJ gene and loss of DEP-1 protein expression in a subset of human meningiomas. RNAi-mediated suppression of DEP-1 in DEP-1 positive meningioma cell lines caused enhanced motility and colony formation in semi-solid media. Cells devoid of DEP-1 exhibited enhanced signaling of endogenous platelet-derived growth factor (PDGF) receptors, and reduced paxillin phosphorylation upon seeding. Moreover, DEP-1 loss caused diminished adhesion to different matrices, and impaired cell spreading. DEP-1-deficient meningioma cells exhibited invasive growth in an orthotopic xenotransplantation model in nude mice, indicating that elevated motility translates into a biological phenotype in vivo. We propose that negative regulation of PDGF receptor signaling and positive regulation of adhesion signaling by DEP-1 cooperate in inhibition of meningioma cell motility, and possibly tumor invasiveness. These phenotypes of DEP-1 loss reveal functions of DEP-1 in adherent cells, and may be more generally relevant for tumorigenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».